具有优先级区分的RED算法研究

为解决网络拥塞问题, 实现网络用户的服务区分, 提出了一种基于IPv6网络的可区分用户优先级的主动队列管理算法, 即优先级区分RED(Random Early Detection)算法。该算法在IPv6基本报头的流标签域中标记用户的优先级, 并对不同优先级的数据包进行不同的丢包处理。通过OMNeT++3.2模拟仿真的实验结果表明, 基于IPv6网络的优先级区分RED算法能区分用户的优先级, 保证了有优先级用户的服务质量。     

基于优先级区分的调度及主动队列管理算法

文中研究在UMTS网络的AM模式（Acknowledged Mode）下实现基于优先级区分的调度及主动队列管理.提出了MP-SAQM（Multi-priorities Scheduling and Active Queue Management Algorithm）算法.算法将不同的QoS类别归入不同的优先级队列,根据MPADRR（Multi-priorities Average Deficit Round Robin）调度算法按照优先级高低进行调度,并对不同QoS类别设置均匀的队列缓冲区,保证了调度的公平性.同时使用差异化的RED（Random Early Drop）算法进行主动队列管理,对不同优先级队列执行不同的丢包策略.仿真结果验证了该算法的有效性.     

IP网拥塞控制RED算法研究

随着IP网规模的扩大，Internet用户和应用在快速增长，网络拥塞已经成为一个十分重要的问题．为了减轻当前IP网的阻塞现象，主干网路由器必须采取有效地策略来避免和控制网络拥塞，从而保证整个网络的稳定性．讨论分析了拥塞避免／控制RED算法及各种改进技术，比较了它们的优缺点，提出了将队列的平均占有率作为决定拥塞避免机制是否应该被触发的随机函数的参数设置问题．最后通过仿真实验给出了即时队列与平均队列跟踪图．     

无线Mesh网络中基于链路状态的RED算法研究

针对无线Mesh网络的特性,分析了随机早期检测(random early detection,RED)算法的实现过程,提出了一种基于链路状态的RED(link-states-based RED,LS-RED)算法。该算法的基本思想是通过移动节点的链路状态信息动态调整RED算法中的4个参数。详细讨论了LS-RED算法的实现过程,提供了无线网络下LS-RED算法参数的设置方法,并对该算法实现过程进行了分析,通过仿真分析验证了该算法对无线Mesh网络性能提高的有效性。     

无线网络编码随机优先级检测调度算法

提出了一种针对中继网络编码的随机优先级检测调度(REDP)算法.中继节点根据数据流优先级和网络拥塞程度调整丢包概率,通过主动丢包避免严重网络拥塞,降低传输时延和系统能耗.建立了2条数据流中继网络编码的Markov链模型,推导了数据流的丢包率和时延,理论分析表明,在流媒体服务质量(QoS)规定的丢包率约束下,REDP算法能有效降低等待时延,更利于视频、语音等实时业务流的传输.数值仿真结果表明,与PNCP算法相比,REDP算法能够有效增加网络编码机会,从而降低了系统能耗.     

基于RED算法的共享缓存管理策略

研究在路由器中实现RED(random early detection)算法与共享式缓存管理相结合的新机制.根据每个当前活跃的队列的平均队列长度和整个共享缓存区的平均队列长度来动态调整RED算法的参数,提出了支持RED算法的共享缓存管理策略RED-DT(dynamic threshold), 并进一步对其优化,提出RED-ODT(optimal dynamic threshold)策略.在均衡负载和非均衡负载下进行了仿真实验,将结果与以往的研究结果进行比较后发现 其丢包率更小,缓存利用率更高,同时兼顾公平性. RED-DT和RED-ODT保持了RED机制的优点,并且利于在路由器中实现.     

优先级回退算法性能分析

为了解决采用优先级回退算法提供优先级区分的类IEEE 802.11协议的性能分析问题,并为进一步优化协议提供支持,在借鉴IEEE 802.11容量分析方法的基础上,提出了一种基于古典概率分析模型的性能分析方法.通过计算不同优先级业务的平均回退窗口,估算整个网络中分组的平均发送周期长度,从而得到该网络的最大吞吐量.对两级优先级网络容量进行了理论分析,得到了关于网络容量的解析结果.仿真结果表明,理论结果与仿真结果一致,该分析方法能够得到网络容量的准确结果.     

基于OPNET的RED算法参数设置研究

针对RED算法参数设置的敏感性,分析了队列高、低门限值对网络吞吐量和数据包排队时延的影响,并通过网络仿真工具OPNET进行仿真实验．实验结果证明了结论的正确性。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

基于严格优先级的iSLIP算法及其性能分析

iSLIP（iterative round robin matching with SLIP）算法是基于开关交叉结构的高速路由器所普遍使用的一种经典算法,其实现主要分为两种：基于权重的优先级iSLIP（Weighted Prioritized iSLIP）算法和严格优先级iSLIP（Strict Prioritized iSLIP）算法。其中严格优先级iSLIP算法在高速电路上的易实现性使其得到了广泛应用。如何在高速路由器中提供优质的服务质量（Quality Of Service）是当前研究的另一个热点。严格优先级iSLIP算法对信元从优先级的角度进行了重新分类,可以与QOS区分服务机制很好的结合在一起。     

RED算法的随机模型和仿真

运用随机分析的方法建立了一个关于RED(random early detection)队列长度及其指数加权滑动平均值(exponentially weighted moving average,EWMA)的随机模型.对该模型的动态仿真和数值分析表明,它能够很好地预测RED在忙期的动态行为.利用这个模型,RED的参数可以通过简单的数值分析方法进行设置,避免了经验方法在链路特性参数和流量参数变化时所出现的性能问题.     

基于路由器的RED和Droptail算法比较

弃尾(Droptail)和随机早期检测RED(Random Early Detection)算法是目前路由器中采用的两种重要的队列管理算法.为了在路由器中广泛应用RED算法取代Droptail算法提供依据,对两种算法的性能和实现条件进行了对比研究.使用网络仿真平台NS2(Network Simulation Version 2),首次在缓冲区大小相同的条件下,证明了RED算法在网络拥塞控制、提高网络性能及利用率等方面较Droptail算法有很大提高.仿真结果表明,RED算法与Droptail算法相比,平均队长缩短32%;传输延时减小50%以上;网络净吞吐量提高13%;丢包率降低13%;并能在一定程度上避免发生"全局同步".     

基于动态部分缓存共享机制的改进RED算法

为了解决Internet中网络业务流量不断增长而引发的网络拥塞问题,采用部分缓存共享机制对随机早期检测算法进行改进。根据网络节点缓存资源实时使用情况模糊动态调整丢弃阈值,结合采用比例调度算法,提高了网络共享资源的使用效率,保证了不同网络业务的服务质量。仿真试验结果表明,改进RED算法可以提高网络节点的成功转发率,改善关键业务的延迟指标,具有更好的拥塞控制性能。     

RED-PD算法的仿真研究

随机早期检测(RED:Random Early Detection)是IETF推荐的一种基于路由器有效的主动队列管理算法,但是在某些情况下,一些数据量很大的数据流会大量占用带宽,从而导致了各流量之间带宽分配的不公平性,甚至产生拥塞崩溃。对M ahajan提出的一种基于RED分组丢弃历史的AQM(Active Queue M anagem ent)算法RED-PD(RED w ith Preferential D ropp ing)进行了深入研究。该算法通过对被检测出的高带宽流的数据包采用提前丢弃的策略,实现带宽分配的公平性。通过仿真发现了RED-PD算法的自适应性,表明此算法有更高的理论和实用价值。     

网络拥塞控制中基于最佳窗口的RED算法

以Ｍｉｔｒａ的渐近线结果为基础,推导基于排队长度的最佳窗口设计算法,并在此基础上提出了基于最佳窗口设计的随机提前检测（Ｒａｎｄｏｍ Ｅａｒｌｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ,ＲＥＤ）算法。模拟结果表明,基于最佳窗口设计的ＲＥＤ算法可结合ＲＥＤ与最佳窗口设计机制的优点,其平均排队长度和排队长度抖动性能均优于Ｆｌｏｙｄ的ＲＥＤ算法,可有效地进行网络拥塞控制。     

嵌入式网络通信中RED算法改进

在嵌入式网络通信中,主要采用RED算法解决网络拥塞。由于RED算法中丢包率与平均队列长度成线性关系,导致网络在拥塞并不严重时丢包率较大,在拥塞比较严重时丢包率较小,拥塞控制能力较低。经研究,发现IMPRED算法能解决这个问题,当平均队列长度在最小阈值附近时丢包率增长速度较小,在最大阈值附近时丢包率增长速度较大,避免了网络的全局同步。利用时间复杂度和空间复杂度对IMPRED算法和RED算法进行比较,IMPRED算法没有增加RED算法的复杂度。通过NS 2.30仿真证实,IMPRED算法可以提高网络吞吐量,减少延时抖动,使网络比较稳定。     

基于P-RED算法的计算机网络TCP拥塞控制

源端到目的端的往返传输时延将给TCP拥塞控制的稳定性和快速性带来极大的不利．基于此，应用控制理论中的Smith原理，并与随机早期检测(RED)算法相结合，提出了具有预测能力的RED(P—RED)算法，以使TCP拥塞控制更加及时．控制的稳定性更高．此外，从理论上分析了该算法的稳定性，并导出了算法中主要参数取值的理论范围，从而对参数的设置起指导作用，从理论上保证了控制的品质．